JP7059417B1 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】信頼性あるコンテキストデータを共有することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供する。【解決手段】本願に係る情報処理装置は、判定部と、取得部とを備える。判定部は、第２のデバイスが保有するコンテキストデータを取得する第１のデバイスである場合に、第１のデバイスに対し信頼性ある第３のデバイスを基準とする第２のデバイスの信頼性に基づいて、第１のデバイスに対する第２のデバイスの信頼性を判定する。取得部は、判定部によって第２のデバイスが信頼性あると判定された場合に、第２のデバイスからコンテキストデータを取得する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

従来、ユビキタス社会を実現するためのコンテキストアウェアネス・プラットフォームを提供する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。かかる技術は、コンピュータを含む、実空間に偏在する各種のセンサデバイスによって取得される多様なコンテキストデータを共有するためのものである。

特表２０１７－５０３３７１号公報

しかしながら、上記の従来技術には、信頼性あるコンテキストデータを共有するうえで、更なる改善の余地がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、信頼性あるコンテキストデータを共有することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、判定部と、取得部とを備える。前記判定部は、前記情報処理装置が第２のデバイスの保有するコンテキストデータを取得する第１のデバイスである場合に、前記第１のデバイスに対し信頼性ある第３のデバイスを基準とする前記第２のデバイスの信頼性に基づいて、前記第１のデバイスに対する前記第２のデバイスの信頼性を判定する。前記取得部は、前記判定部によって前記第２のデバイスが信頼性あると判定された場合に、前記第２のデバイスから前記コンテキストデータを取得する。また、前記第２のデバイスの信頼性に関する信頼性情報は、前記第２のデバイスの出生情報、履歴情報、モニタリング情報、プロトコル情報、デバイス情報およびＵＡ（User Agent）情報の少なくともいずれかを含む。また、前記判定部は、前記信頼性情報に基づいて前記第２のデバイスの信頼度を算出するように学習された判定モデルを用いて前記第２のデバイスの信頼度を算出し、算出された信頼度が所定の判定閾値を超える場合に、前記第２のデバイスを信頼性あると判定する。

実施形態の一態様によれば、信頼性あるコンテキストデータを共有することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る端末装置の構成例を示すブロック図である。 図４は、信頼性情報の一例を示す図である。 図５は、判定モデルの説明図である。 図６は、判定閾値の説明図（その１）である。 図７は、判定閾値の説明図（その２）である。 図８は、実施形態に係る情報処理システムが実行する処理シーケンスである。 図９は、実施形態に係る端末装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．情報処理の一例〕
まず、実施形態に係る情報処理の一例について、図１を用いて説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。

図１では、実施形態に係る情報処理システム１に含まれる情報処理装置の一例である端末装置１０－１が、第２のデバイスが保有するコンテキストデータを取得する第１のデバイスである場合に、第１のデバイスに対し信頼性ある第３のデバイスを基準とする第２のデバイスの信頼性に基づいて、第１のデバイスに対する第２のデバイスの信頼性を判定し、第２のデバイスが信頼性あると判定された場合に、第２のデバイスからコンテキストデータを取得する処理を実行する例を示す。

図１に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０－１，１０－２，１０－３を含む。同図に示すように、端末装置１０－１は、第１のデバイスの一例に相当する。また、端末装置１０－２は、第２のデバイスの一例に相当する。また、端末装置１０－３は、第３のデバイスの一例に相当する。

端末装置１０－１，１０－２，１０－３は、ピア・ツー・ピアでの無線通信が可能に設けられており、コンテキスト環境であるアドホックネットワークを形成可能である。なお、以下では、端末装置１０－１，１０－２，１０－３を特に区別する必要がない場合には、適宜「端末装置１０」と記載する。

端末装置１０は、各種のセンサを有するセンサデバイスの一例である。例えば、端末装置１０は、Ｇセンサ、ジャイロセンサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサ等を有し、ＨＭＩ（Human Machine Interface）を介して、ユーザによって各種の情報処理のために利用される端末装置である。

かかる場合、端末装置１０は、例えば、スマートフォンを含む携帯電話機や、タブレット端末や、デスクトップ型ＰＣや、ノート型ＰＣや、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の情報処理装置である。また、端末装置１０には、眼鏡型や時計型の情報処理装置であるウェアラブルデバイス（wearable device）も含まれる。また、サーバやワークステーションなどの計算機も含まれる。また、端末装置１０は、いわゆるすれちがい通信（登録商標）が可能なゲーム機などであってもよい。

また、例えば、端末装置１０は、映像、音声、温度、湿度、気圧、生体情報等をそれぞれ特化的にセンシングする各種のセンサデバイスである。

ここで、第１のデバイスである端末装置１０－１が、第２のデバイスである端末装置１０－２から、端末装置１０－２がコンテキスト情報として保有するコンテキストデータを取得したい場合について考える。したがって、第３のデバイスである端末装置１０－３は、第１のデバイスおよび第２のデバイス以外の１以上の第三者的装置として位置づけられる。

そして、端末装置１０－１は、端末装置１０－２からコンテキストデータを取得したいが、端末装置１０－２が信頼性あるコンテキストデータの共有相手であるかどうかは不明であるものとする。

かかる場合に、実施形態に係る情報処理方法では、第２のデバイスが保有するコンテキストデータを取得する第１のデバイスである場合に、第１のデバイスに対し信頼性ある第３のデバイスを基準とする第２のデバイスの信頼性に基づいて、第１のデバイスに対する第２のデバイスの信頼性を判定し、第２のデバイスが信頼性あると判定された場合に、第２のデバイスからコンテキストデータを取得することとした。

具体的には、図１に示すように、実施形態に係る情報処理方法では、端末装置１０－１はまず、端末装置１０－３に対し、端末装置１０－２の信頼性に関する信頼性情報を要求する（ステップＳ１）。

このとき、端末装置１０－３は、端末装置１０－１にとって既に信頼性あるコンテキストデータの共有相手であるものとする。すると、端末装置１０－３は、自身が端末装置１０－２の信頼性情報を保有していれば、端末装置１０－１に対し、かかる信頼性情報を提供する（ステップＳ２）。

また、端末装置１０－３は、自身が端末装置１０－２の信頼性情報を保有していなければ、端末装置１０－２に対し信頼性に関する問い合わせを行って（ステップＳ３）、その通信履歴等から端末装置１０－２の信頼性情報を生成してもよい。

また、端末装置１０－３は、端末装置１０－２を定期的にモニタリングして、端末装置１０－２の信頼性情報をキャッシュしておいてもよい。なお、信頼性情報の具体的な内容については、図４を用いた説明で後述する。また、端末装置１０－３は、第２のデバイスの信頼性情報を保有していると判断できる第４のデバイスに問い合わせることによって、第２のデバイスの信頼性情報を生成してもよい。

そして、端末装置１０－２の信頼性情報の提供を受けた端末装置１０－１は、かかる信頼性情報に基づいて端末装置１０－２の信頼性を判定する（ステップＳ４）。端末装置１０－１は、かかる判定処理に、例えば機械学習のアルゴリズムを用いて学習された判定モデルを用いることができる。かかる点については、図５を用いた説明で後述する。

そして、端末装置１０－１は、ステップＳ４において端末装置１０－２が信頼性あるコンテキストデータの共有相手であると判定できれば、端末装置１０－２から端末装置１０－２の保有するコンテキストデータを取得する（ステップＳ５）。

このような一連の手順を踏むことにより、情報処理システム１では、例えば、信頼性ある端末装置１０同士による信頼性あるアドホックネットワークを形成することが可能となる。

上述したように、実施形態に係る情報処理方法では、第２のデバイスが保有するコンテキストデータを取得する第１のデバイスである場合に、第１のデバイスに対し信頼性ある第３のデバイスを基準とする第２のデバイスの信頼性に基づいて、第１のデバイスに対する第２のデバイスの信頼性を判定し、第２のデバイスが信頼性あると判定された場合に、第２のデバイスからコンテキストデータを取得する。

したがって、実施形態に係る情報処理方法によれば、信頼性あるコンテキストデータを共有することができる。

以下、上記のような情報処理を行う情報処理装置を含む情報処理システム１について詳細に説明する。

〔２．情報処理システム１の構成〕
図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に例示するように、実施形態に係る情報処理システム１は、複数の端末装置１０－１，１０－２，１０－３…と、サーバ装置１００と、を含む。

これらの各種装置は、ネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。

また、上記したが、図２では破線の矢印で示すように、端末装置１０－１，１０－２，１０－３…は、ピア・ツー・ピアでの無線通信が可能に設けられている。端末装置１０については説明済みのため、ここでの詳細な説明は省略する。

サーバ装置１００は、各種サービスをユーザへ提供する情報処理装置である。サーバ装置１００が提供するサービスは、例えば、端末装置１０にインストールされた各種アプリやブラウザを介して各種情報を提供するサービスである。提供されるサービスには、検索サービスの他、例えば、ニュース提供サービスや、オークションサービス、天気予報サービス、ショッピングサービス、金融取引（株取引等）サービス、路線検索サービス、地図提供サービス、旅行サービス、飲食店紹介サービス、ブログサービス等が含まれてもよい。

また、サーバ装置１００は、端末装置１０を同定および認証し、該当の端末装置１０が存在するアドホックネットワーク、すなわちコンテキスト環境に応じた各種サービスを提供することが可能である。

〔３．端末装置１０〕
次に、図３を用いて、端末装置１０の構成例について説明する。図３は、実施形態に係る端末装置１０の構成例を示すブロック図である。なお、図３では、端末装置１０の説明に必要となる構成要素のみを示しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。

図３に示すように、端末装置１０は、通信部１１と、センサ部１２と、記憶部１３と、制御部１４とを有する。なお、端末装置１０は、端末装置１０を利用する利用者等から各種操作を受け付ける入力部（例えば、キーボードやマウス等）や、表示情報を表示するための表示部（例えば、液晶ディスプレイ等）や、音声情報を出力するためのスピーカ部等を有してもよい。

（通信部１１について）
通信部１１は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、サーバ装置１００との間で情報の送受信を行う。

また、通信部１１は、他の端末装置１０とピア・ツー・ピアで無線通信可能に接続され、他の端末装置１０との間で情報の送受信を行う。なお、無線通信方式としては、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）や、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＵＷＢ（Ultra Wide Band）や、ＮＦＣ（Near Field Communication）等を用いることができる。

（センサ部１２について）
センサ部１２は、端末装置１０に搭載され、端末装置１０が存在する空間における各種のコンテキストを示すセンシングデータを取得する１以上のセンサを含む。

（記憶部１３について）
記憶部１３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、図３の例では、記憶部１３は、コンテキスト情報記憶部１３ａと、信頼性情報記憶部１３ｂと、判定モデル記憶部１３ｃとを有する。

（コンテキスト情報記憶部１３ａ）
コンテキスト情報記憶部１３ａは、後述する取得部１４ｅによって取得されるセンサ部１２からのコンテキストデータ、および、他の端末装置１０からのコンテキストデータを記憶する。

（信頼性情報記憶部１３ｂ）
信頼性情報記憶部１３ｂは、他の端末装置１０についての信頼性情報を記憶する。ここで、信頼性情報の一例について説明する。図４は、信頼性情報の一例を示す図である。図４に示すように、例えば、信頼性情報は、出生情報と、履歴情報と、モニタリング情報と、プロトコル情報と、デバイス情報と、ＵＡ（User Agent）情報とを含む。また、コンテキスト情報を取得するのに必要なセンサ情報やその取得方法などを含んでもよい。

同図に示すように、出生情報は、他の端末装置１０のアテステーション・証明書などに関する情報を含む。また、履歴情報は、通信履歴や、すれちがい通信によるすれちがい履歴などを含む。

また、モニタリング情報は、通信電波の履歴、位置情報などを含む。また、プロトコル情報は、通信可能なプロトコルや、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）の発信有無などを含む。

また、デバイス情報は、他の端末装置１０のメーカーや、モデルなどを含む。また、ＵＡ情報は、ブラウザなどを含む。

（判定モデル記憶部１３ｃ）
図３の説明に戻る。判定モデル記憶部１３ｃは、後述する判定部１４ｄによって実行される判定処理に用いられる判定モデルを記憶する。ここで、判定モデルについて説明する。図５は、判定モデルの説明図である。

図５に示すように、判定モデルは、例えば図４に示したような信頼性情報に基づいて、かかる信頼性情報に該当する他の端末装置１０の信頼度を算出するように、予め機械学習のアルゴリズムを用いて学習されたＤＮＮ（Deep Neural Network）等である。

後述する判定部１４ｄは、かかる判定モデルに対し、取得した他の端末装置１０の信頼性情報を入力することによって、他の端末装置１０の信頼度を算出することとなる。

（制御部１４について）
図３の説明に戻る。制御部１４は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、端末装置１０内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１４は、例えば、コントローラであり、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１４は、要求部１４ａと、提供部１４ｂと、問い合わせ部１４ｃと、判定部１４ｄと、取得部１４ｅとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１４の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行うことができる構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１４が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

制御部１４は、第２のデバイスが保有するコンテキストデータを取得する第１のデバイスである場合に、第１のデバイスに対し信頼性ある第３のデバイスを基準とする第２のデバイスの信頼性に基づいて、第１のデバイスに対する第２のデバイスの信頼性を判定し、第２のデバイスが信頼性あると判定された場合に、第２のデバイスからコンテキストデータを取得する。

（要求部１４ａについて）
要求部１４ａは、端末装置１０が上記した第１のデバイスである場合に、第２のデバイスである端末装置１０が保有するコンテキストデータを取得するに際し、第３のデバイスである端末装置１０に対し、通信部１１を介して、第２のデバイスの信頼性情報を要求する。

（提供部１４ｂについて）
提供部１４ｂは、端末装置１０が第３のデバイスであり、第１のデバイスである端末装置１０から第２のデバイスの信頼性情報を要求された場合に、該当する信頼性情報を保有していれば、通信部１１を介し、第１のデバイスに対して該当する信頼性情報を提供する。

（問い合わせ部１４ｃについて）
問い合わせ部１４ｃは、端末装置１０が第３のデバイスであり、第１のデバイスである端末装置１０から第２のデバイスの信頼性情報を要求された場合に、該当する信頼性情報を保有していなければ、通信部１１を介し、第２のデバイスに対する問い合わせを行う。

また、問い合わせ部１４ｃは、問い合わせの結果、その通信履歴等から第２のデバイスの信頼性情報を生成できた場合に、提供部１４ｂに、通信部１１を介して第１のデバイスに対し、生成できた信頼性情報を提供させる。なお、問い合わせ部１４ｃは、通信部１１を介し、第２のデバイスを定期的にモニタリングして、第２のデバイスの最新の信頼性情報を常にキャッシュしておいてもよい。

（判定部１４ｄについて）
判定部１４ｄは、後述する取得部１４ｅによって、第３のデバイスへ要求した第２のデバイスの信頼性情報が取得された場合に、判定モデル記憶部１３ｃに記憶された判定モデルを用いて第２のデバイスの信頼度を算出する。また、判定部１４ｄは、算出した信頼度が所定の判定閾値を超える場合に、第２のデバイスを信頼性あると判定して、取得部１４ｅに、第２のデバイスからコンテキストデータを取得させる。

ここで、判定部１４ｄが実行する判定処理における判定閾値について説明する。図６は、判定閾値の説明図（その１）である。また、図７は、判定閾値の説明図（その２）である。

そもそも、実施形態に係る情報処理方法では、第３のデバイスの信頼度が担保されている必要がある。そこで、第１のデバイスである端末装置１０は、過去の通信履歴等に基づく第３のデバイスの信頼性情報から、第３のデバイスの信頼度を算出し、信頼性情報記憶部１３ｂに記憶している。

そして、図６に示すように、判定部１４ｄは例えば、かかる第３のデバイスの信頼度が大きければ大きいほど小さくなる判定閾値を用いて第２のデバイスの信頼度を判定する判定処理を行う。これにより、第３のデバイスの信頼度を加味した適正な第２のデバイスの信頼度判定を行うことが可能となる。

また、図７に示すように、判定部１４ｄは例えば、第２のデバイスの信頼性情報を保有する第３のデバイスの台数が大きければ大きいほど小さくなる判定閾値を用いて第２のデバイスの信頼度を判定してもよい。これにより、第２のデバイスの信頼性情報を保有する第３のデバイスの台数、すなわち、第２のデバイスを信頼する第３のデバイスの台数に応じた適正な第２のデバイスの信頼度判定を行うことが可能となる。

（取得部１４ｅについて）
図３の説明に戻る。取得部１４ｅは、センサ部１２によって取得されたコンテキストデータを取得し、コンテキスト情報記憶部１３ａへ記憶させる。また、取得部１４ｅは、通信部１１を介し、他の端末装置１０からのコンテキストデータを取得し、コンテキスト情報記憶部１３ａへ記憶させる。

また、取得部１４ｅは、判定部１４ｄによって第２のデバイスが信頼性あると判定された場合に、通信部１１を介し、第２のデバイスから、第２のデバイスが保有するコンテキストデータを取得し、コンテキスト情報記憶部１３ａへ記憶させる。

〔４．情報処理システム１の処理シーケンス〕
次に、実施形態に係る情報処理システム１が実行する処理シーケンスについて説明する。図８は、実施形態に係る情報処理システム１が実行する処理シーケンスである。なお、図８を用いた説明では、これまで通り、端末装置１０－１が第１のデバイスであり、端末装置１０－２が第２のデバイスであり、端末装置１０－３が第３のデバイスであるとする。

図８に示すように、まず端末装置１０－１が、端末装置１０－３に対し、第２のデバイスの信頼性情報を要求する（ステップＳ１０１）。これを受けた端末装置１０－３は、端末装置１０－１に対し、第２のデバイスの信頼性情報を提供する（ステップＳ１０２）。

なお、図示は略しているが、第２のデバイスの信頼性情報を保有していなければ、端末装置１０－３は、第２のデバイスである端末装置１０－２に対する問い合わせを行い、その通信履歴等から信頼性情報を生成することもできる。

そして、第２のデバイスの信頼性情報の提供を受けた端末装置１０－１は、かかる信頼性情報に基づき、第２のデバイスの信頼度を算出する（ステップＳ１０３）。そして、端末装置１０－１は、算出した信頼度が所定の判定閾値を超えるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。

ここで、信頼度が判定閾値を超える場合（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、端末装置１０－１は、第２のデバイスである端末装置１０－２から、コンテキストデータを取得する（ステップＳ１０５）。また、信頼度が判定閾値を超えない場合（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、端末装置１０－１は、例えば端末装置１０－３に対し新たな第２のデバイスの信頼性情報を要求し（ステップＳ１０６）、ステップＳ１０２からの処理シーケンスを繰り返す。

〔５．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る端末装置１０やサーバ装置１００は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、端末装置１０を例に挙げて説明する。図９は、実施形態に係る端末装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１００、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２００、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を備える。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラムおよび当該プログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（図２に示したネットワークＮやピア・ツー・ピア通信に対応）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを、通信網５００を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを、入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、当該プログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る端末装置１０として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１４の各機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１３内のデータが記憶される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを、記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信網５００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔６．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

例えば、図３に示した要求部１４ａと提供部１４ｂとは、同じ通信部１１を介するという意味で、統合されてもよい。また、さらに問い合わせ部１４ｃが、同じく通信部１１を介するという意味で、統合されてもよい。また、さらに取得部１４ｅが、同じく通信部１１を介するという意味で、統合されてもよい。また、例えば、記憶部１３に記憶される情報は、ネットワークＮを介して、外部に備えられた所定の記憶装置に記憶されてもよい。

また、上記実施形態に言う「デバイスの信頼性」は、デバイス全体の信頼性、デバイスが有する１以上のセンサごとの信頼性、および、デバイスがセンサから取得するコンテキストデータごとの信頼性を含む概念である。

したがって、判定部１４ｄは、デバイス全体、センサごと、または、コンテキストデータごとで第２のデバイスの信頼性を判定可能であり、取得部１４ｅは、判定部１４ｄによって信頼性あると判定されたデバイス全体、センサごと、または、コンテキストデータごとで、第２のデバイスからコンテキストデータを取得可能であるように設けられてもよい。これにより、より細かくコンテキストデータの入手先を指定可能となるとともに、取得するデータの品質を担保することが可能となる。

また、上記実施形態では、第２のデバイスが信頼性あると判定された場合に、基本的に、第２のデバイスから直接コンテキストデータを取得する例を挙げたが、この限りではなく、第２のデバイスから第３のデバイスを介してコンテキストデータを取得するようにしてもよい。かかる場合、第１のデバイスは、自身にとって信頼性ある相手とのやり取りだけでコンテキストデータを取得できるので、安全性を確保することができる。

また、上記実施形態では、第３のデバイスが基本的に１台である例を挙げたが、第３のデバイスは複数台であってもよい。そして、かかる場合、第１のデバイスは複数の第３のデバイスへ第２のデバイスの信頼性を問い合わせて、例えば多数決により、第２のデバイスの信頼性を判定してもよい。これにより、偏りのない信頼性の判定が可能となる。

また、上述してきた実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

〔７．効果〕
実施形態に係る端末装置１０（「情報処理装置」の一例に相当）は、判定部１４ｄと、取得部１４ｅとを備える。判定部１４ｄは、第２のデバイスが保有するコンテキストデータを取得する第１のデバイスである場合に、第１のデバイスに対し信頼性ある第３のデバイスを基準とする第２のデバイスの信頼性に基づいて、第１のデバイスに対する第２のデバイスの信頼性を判定する。取得部１４ｅは、判定部１４ｄによって第２のデバイスが信頼性あると判定された場合に、第２のデバイスからコンテキストデータを取得する。

したがって、実施形態に係る端末装置１０によれば、信頼性あるコンテキストデータを共有することができる。

また、実施形態に係る端末装置１０は、第１のデバイスである場合に、上記コンテキストデータを取得する前に第３のデバイスに対し、第２のデバイスの信頼性に関する情報である信頼性情報を要求する要求部１４ａをさらに備える。判定部１４ｄは、要求部１４ａによる要求に応じて第３のデバイスから提供される信頼性情報に基づいて、第２のデバイスの信頼性を判定する。

したがって、実施形態に係る端末装置１０によれば、第３のデバイスから提供される信頼性情報に基づいて、第２のデバイスの信頼性を判定することができ、信頼性あるコンテキストデータを共有することが可能となる。

また、信頼性情報は、第２のデバイスの出生情報、履歴情報、モニタリング情報、プロトコル情報、デバイス情報およびＵＡ情報の少なくともいずれかを含み、判定部１４ｄは、かかる信頼性情報に基づいて第２のデバイスの信頼度を算出するように学習された判定モデルを用いて第２のデバイスの信頼度を算出し、算出された信頼度が所定の判定閾値を超える場合に、第２のデバイスを信頼性あると判定する。

したがって、実施形態に係る端末装置１０によれば、機械学習のアルゴリズムを用いて学習されたＤＮＮ等の判定モデルを用いて第２のデバイスの信頼性を判定することができ、信頼性あるコンテキストデータを共有することが可能となる。

また、判定部１４ｄは、第３のデバイスの信頼度に応じて変化する判定閾値を用いて第２のデバイスの信頼性を判定する。

したがって、実施形態に係る端末装置１０によれば、第３のデバイスの信頼度を加味した適正な第２のデバイスの信頼性の判定を行うことが可能となる。

また、実施形態に係る端末装置１０は、第３のデバイスである場合に、第１のデバイスからの信頼性情報の要求を受けて、第２のデバイスに対し、当該第２のデバイスの信頼性に関して問い合わせる問い合わせ部１４ｃをさらに備える。

したがって、実施形態に係る端末装置１０によれば、第３のデバイスが第２のデバイスの信頼性情報を保有していなければ、これに応じ、第３のデバイスが直接第２のデバイスとの通信を行って、信頼性情報を生成することができる。

また、取得部１４ｅは、判定部１４ｄによって第２のデバイスが信頼性あると判定された場合に、第２のデバイスから第３のデバイスを介してコンテキストデータを取得する。

したがって、実施形態に係る端末装置１０によれば、第１のデバイスは、自身にとって信頼性ある相手とのやり取りだけでコンテキストデータを取得できるので、安全性を確保することができる。

また、デバイスの信頼性は、デバイス全体の信頼性、デバイスが有する１以上のセンサごとの信頼性、および、デバイスがセンサから取得するコンテキストデータごとの信頼性を含み、判定部１４ｄは、デバイス全体、センサごと、または、コンテキストデータごとで第２のデバイスの信頼性を判定可能であり、取得部１４ｅは、判定部１４ｄによって信頼性あると判定されたデバイス全体、センサごと、または、コンテキストデータごとで、第２のデバイスからコンテキストデータを取得可能である。

したがって、実施形態に係る端末装置１０によれば、第１のデバイスは、自身にとって信頼性ある相手とのやり取りだけでコンテキストデータを取得できるので、安全性を確保することができる。より細かくコンテキストデータの入手先を指定可能となるとともに、取得するデータの品質を担保することが可能となる。

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１１ 通信部
１２ センサ部
１３ 記憶部
１３ａ コンテキスト情報記憶部
１３ｂ 信頼性情報記憶部
１３ｃ 判定モデル記憶部
１４ 制御部
１４ａ 要求部
１４ｂ 提供部
１４ｃ 問い合わせ部
１４ｄ 判定部
１４ｅ 取得部
１００ サーバ装置

Claims (8)

1. 情報処理装置であって、
   前記情報処理装置が第２のデバイスの保有するコンテキストデータを取得する第１のデバイスである場合に、前記第１のデバイスに対し信頼性ある第３のデバイスを基準とする前記第２のデバイスの信頼性に基づいて、前記第１のデバイスに対する前記第２のデバイスの信頼性を判定する判定部と、
   前記判定部によって前記第２のデバイスが信頼性あると判定された場合に、前記第２のデバイスから前記コンテキストデータを取得する取得部と
   を備え、
   前記第２のデバイスの信頼性に関する信頼性情報は、
   前記第２のデバイスの出生情報、履歴情報、モニタリング情報、プロトコル情報、デバイス情報およびＵＡ（User Agent）情報の少なくともいずれかを含み、
   前記判定部は、
   前記信頼性情報に基づいて前記第２のデバイスの信頼度を算出するように学習された判定モデルを用いて前記第２のデバイスの信頼度を算出し、算出された信頼度が所定の判定閾値を超える場合に、前記第２のデバイスを信頼性あると判定する
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記情報処理装置が前記第１のデバイスである場合に、前記コンテキストデータを取得する前に前記第３のデバイスに対し、前記第２のデバイスの信頼性に関する情報である信頼性情報を要求する要求部
   をさらに備え、
   前記判定部は、
   前記要求部による要求に応じて前記第３のデバイスから提供される前記信頼性情報に基づいて、前記第２のデバイスの信頼性を判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記判定部は、
   前記第３のデバイスの信頼度に応じて変化する前記判定閾値を用いて前記第２のデバイスの信頼性を判定する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記情報処理装置が前記第３のデバイスである場合に、前記第１のデバイスからの前記信頼性情報の要求を受けて、前記第２のデバイスに対し、当該第２のデバイスの信頼性に関して問い合わせる問い合わせ部
   をさらに備えることを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記取得部は、
   前記判定部によって前記第２のデバイスが信頼性あると判定された場合に、前記第２のデバイスから前記第３のデバイスを介して前記コンテキストデータを取得する
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
6. デバイスの信頼性は、前記デバイス全体の信頼性、前記デバイスが有する１以上のセンサごとの信頼性、および、前記デバイスが前記センサから取得する前記コンテキストデータごとの信頼性を含み、
   前記判定部は、
   前記デバイス全体、前記センサごと、または、前記コンテキストデータごとで前記第２のデバイスの信頼性を判定可能であり、
   前記取得部は、
   前記判定部によって信頼性あると判定された前記デバイス全体、前記センサごと、または、前記コンテキストデータごとで、前記第２のデバイスから前記コンテキストデータを取得可能である
   ことを特徴とする請求項１～５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
7. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
   前記情報処理装置が第２のデバイスの保有するコンテキストデータを取得する第１のデバイスである場合に、前記第１のデバイスに対し信頼性ある第３のデバイスを基準とする前記第２のデバイスの信頼性に基づいて、前記第１のデバイスに対する前記第２のデバイスの信頼性を判定する判定工程と、
   前記判定工程において前記第２のデバイスが信頼性あると判定された場合に、前記第２のデバイスから前記コンテキストデータを取得する取得工程と
   を含み、
   前記第２のデバイスの信頼性に関する信頼性情報は、
   前記第２のデバイスの出生情報、履歴情報、モニタリング情報、プロトコル情報、デバイス情報およびＵＡ（User Agent）情報の少なくともいずれかを含み、
   前記判定工程は、
   前記信頼性情報に基づいて前記第２のデバイスの信頼度を算出するように学習された判定モデルを用いて前記第２のデバイスの信頼度を算出し、算出された信頼度が所定の判定閾値を超える場合に、前記第２のデバイスを信頼性あると判定する
   ことを特徴とする情報処理方法。
8. 自デバイスが第２のデバイスの保有するコンテキストデータを取得する第１のデバイスである場合に、前記第１のデバイスに対し信頼性ある第３のデバイスを基準とする前記第２のデバイスの信頼性に基づいて、前記第１のデバイスに対する前記第２のデバイスの信頼性を判定する判定手順と、
   前記判定手順によって前記第２のデバイスが信頼性あると判定された場合に、前記第２のデバイスから前記コンテキストデータを取得する取得手順と
   をコンピュータに実行させ、
   前記第２のデバイスの信頼性に関する信頼性情報は、
   前記第２のデバイスの出生情報、履歴情報、モニタリング情報、プロトコル情報、デバイス情報およびＵＡ（User Agent）情報の少なくともいずれかを含み、
   前記判定手順は、
   前記信頼性情報に基づいて前記第２のデバイスの信頼度を算出するように学習された判定モデルを用いて前記第２のデバイスの信頼度を算出し、算出された信頼度が所定の判定閾値を超える場合に、前記第２のデバイスを信頼性あると判定する
   ことを特徴とする情報処理プログラム。

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